AUTOFIT

데이터만 넣으면 스스로 라벨을 생성하는 오토라벨링 기반 플랫폼 AUTOFIT

Just add data, we label the rest

Scale labeling, not manpower

대량 데이터를 빠르게 자동으로 라벨링

Less cost, more labels

수작업 라벨링 대비 시간과 인건비 감소

Consistent labels, reliable AI

일정 수준 이상의 라벨링 정확도와 일관성을 유지

Human in the loop, AI at the wheel

사람이 검수·보정하면서 반자동 워크플로우로 활용

The more you use it, the smarter it gets

데이터가 쌓일수록 모델이 개선되어 라벨 품질이 점진적으로 향상

Plug into your pipeline, label anywhere

기존 라벨링 도구나 AI 학습 파이프라인과 쉽게 연동·확장

원시 이미지·영상 데이터를 AI 학습에
쓸 수 있는 학습용 데이터셋으로 자동 변환
AUTOFIT

AUTOFIT은 AI 기반 이미지·영상 자동 레이블링, 키 프레임 추출·중복 제거, 박스·폴리곤 타입 지원 등을 통해 라벨링 속도와 품질을 동시에 높여주는 산업 현장 특화 도구입니다.

오토라벨링 기능뿐 아니라 전처리부터 포맷 변환까지 라벨링 전 과정을 통합 제공해, 일반 도구 대비 도입·운영 측면에서 효율성과 확장성이 뛰어납니다.

원시 이미지 및 영상 데이터를 노코딩 오토라벨링 기술을 통해 대량으로 자동 레이블링하고 박스 및 폴리곤 타입 객체의 태깅 상태를 실시간으로 검수·보정하는 AUTOFIT 프로그램 실제 구동 화면 예시
시스템 관리자 및 프로젝트 매니저의 권한 하에 파일시스템(NAS)의 원시 데이터를 가져와, WEB APPLICATION(WAS 서버) 내부에서 스케줄링을 통한 사전 레이블링 및 원시 데이터셋(이미지 데이터, 사전 레이블링 메타 정보)을 구축하고, 레이블러와 검수자의 레이블링 작업 및 이미지 검수를 거쳐 완료된 프로젝트 데이터를 YOLO/COCO DataSet 포맷으로 다운로드하는 전체 워크플로우 구조도. 하단에는 사각형·다각형·SAM을 처리하는 GPU 서버(Docker), NAS 파일 시스템 및 DB 서버(MySQL) 인프라가 유기적으로 연동되는 AUTOFIT 시스템 아키텍처 다이어그램
  • AI 기반 이미지·영상 자동 레이블링 기능 제공
  • 반복 작업 자동화로 전체 라벨링 작업 시간 단축
  • 작업자 개입 최소화로 휴먼에러 감소
  • 자동화로 인한 라벨링 품질 및 일관성 향상
  • 인력·시간 절감에 따른 라벨링 비용 절감
  • 영상에서 필요한 키 프레임만 추출하여 효율적인 데이터 사용
  • 중복 프레임 제거로 불필요한 라벨링 작업 최소화
  • 박스형 객체 레이블링 지원으로 일반적인 검출 작업에 최적화
  • 폴리곤 타입 레이블링 지원으로 복잡한 형태의 객체에도 대응
  • 이미지·영상 데이터를 통합적으로 관리·처리할 수 있는 라벨링 환경 제공

AUTOFIT 과 함께라면 편리한
이미지 데이터 라벨링이 가능합니다.